論文の概要: Adaptive Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Timely Healthcare Interventions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10980v4
- Date: Mon, 28 Oct 2024 21:19:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-30 13:37:54.545199
- Title: Adaptive Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Timely Healthcare Interventions
- Title（参考訳）: タイムリーヘルスケア介入のための適応型多エージェント深層強化学習
- Authors: Thanveer Shaik, Xiaohui Tao, Lin Li, Haoran Xie, Hong-Ning Dai, Feng Zhao, Jianming Yong,
- Abstract要約: マルチエージェント深部強化学習(DRL)を用いた新しいAI駆動型患者監視フレームワークを提案する。
アプローチでは複数の学習エージェントをデプロイし,心拍数,呼吸量,温度などの生理的特徴をモニタする。
提案する多エージェントDRLフレームワークの性能を,2つのデータセットから実世界の生理・運動データを用いて評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.405080523382235
- License:
- Abstract: Effective patient monitoring is vital for timely interventions and improved healthcare outcomes. Traditional monitoring systems often struggle to handle complex, dynamic environments with fluctuating vital signs, leading to delays in identifying critical conditions. To address this challenge, we propose a novel AI-driven patient monitoring framework using multi-agent deep reinforcement learning (DRL). Our approach deploys multiple learning agents, each dedicated to monitoring a specific physiological feature, such as heart rate, respiration, and temperature. These agents interact with a generic healthcare monitoring environment, learn the patients' behavior patterns, and make informed decisions to alert the corresponding Medical Emergency Teams (METs) based on the level of emergency estimated. In this study, we evaluate the performance of the proposed multi-agent DRL framework using real-world physiological and motion data from two datasets: PPG-DaLiA and WESAD. We compare the results with several baseline models, including Q-Learning, PPO, Actor-Critic, Double DQN, and DDPG, as well as monitoring frameworks like WISEML and CA-MAQL. Our experiments demonstrate that the proposed DRL approach outperforms all other baseline models, achieving more accurate monitoring of patient's vital signs. Furthermore, we conduct hyperparameter optimization to fine-tune the learning process of each agent. By optimizing hyperparameters, we enhance the learning rate and discount factor, thereby improving the agents' overall performance in monitoring patient health status.
- Abstract（参考訳）: 効果的な患者モニタリングは、タイムリーな介入と医療結果の改善に不可欠である。
従来の監視システムは、複雑なダイナミックな環境を変動するバイタルサインで扱うのに苦労することが多く、臨界条件を特定するのに遅れが生じる。
この課題に対処するために,多エージェント深部強化学習(DRL)を用いた新しいAI駆動型患者監視フレームワークを提案する。
アプローチでは複数の学習エージェントをデプロイし,心拍数,呼吸量,温度などの生理的特徴をモニタする。
これらのエージェントは、一般的な医療監視環境と相互作用し、患者の行動パターンを学習し、対応する救急チーム(MET)に対して、推定した緊急度に基づいて、インフォームド決定を行う。
本研究では, PPG-DaLiA と WESAD の2つのデータセットを用いた実世界の生理・運動データを用いたマルチエージェント DRL フレームワークの性能評価を行った。
結果は、Q-Learning、PPO、Actor-Critic、Double DQN、DDPG、WISEMLやCA-MAQLといったモニタリングフレームワークなど、いくつかのベースラインモデルと比較する。
実験の結果,DRL法は他のベースラインモデルよりも優れており,患者のバイタルサインのより正確なモニタリングが可能であることがわかった。
さらに,各エージェントの学習プロセスを微調整するために,ハイパーパラメータ最適化を行う。
ハイパーパラメータを最適化することにより,学習率と割引係数を向上し,患者の健康状態のモニタリングにおけるエージェントの全体的なパフォーマンスを向上させる。
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